Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-05 01:09 UTC

jax-ml / jax

Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more

PythonApache-2.0★ 36 100 зірок⑂ 3 716 форківз жовт. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
#jax

jax-ml/jax має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (40/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 5 учасників.

95
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

95
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

jax-mlОрганізація
1 005 підписників15 публічних репозиторіївз груд. 2019 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 7 922 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year7 922
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 19 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~23,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagjax-v0.11.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases23,3

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

89Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 36 100 зірок
25/25Форки — 3 716 форків
14/15Спостерігачі — 328 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks3 716
stars36 100
watchers328
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

82Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
45.9/54Бас-фактор — на 5 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 15% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor5
contributors_sampled99
top_contributor_share0,152

Реактивність на issue та PR

66Добрий
Як обчислюється оцінка
32.1/42Вирішення issue — закрито 76% issue
21.8/30Прийняття PR — злито 20 471/28 181 вирішених PR
2.6/13Newcomer PR acceptance — злито 1/5 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs20 471
open_issues1 698
closed_issues5 494
prs_merged_7d8
prs_decided_7d19
prs_merged_30d8
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio0,764
closed_unmerged_prs7 710
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d5

Власність та опіка

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
21.6/25Охоплення власника — 1 005 підписників у jax-ml
20.8/25Послужний список — 15 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers1 005
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginjax-ml
public_repos15
account_age_days2 436
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 37 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.jax.dev
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 1 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsjax
has_wikiні
homepagehttps://docs.jax.dev
docs_sitehttps://docs.jax.dev
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsbuild/requirements_lock_3_12.txt, build/requirements_lock_3_13.txt, build/requirements_lock_3_14.txt, build/requirements_lock_3_14_ft.txt, docs/requirements.txt, jaxlib/setup.py, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages83
unassessed_packages74
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 83 резолвлених залежностей із OSV. 74 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

70Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
30.4/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 57 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,57
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — build/rocm/docker/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — jax/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesbuild/rocm/docker/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsjax/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (jax/py.typed)
50.6/55Керовані розміри файлів — 99/1 248 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes2 365 874
source_files_sampled1 248
oversized_source_files99

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — jaxlib/gpu/triton.proto, jaxlib/mosaic/gpu/mosaic_gpu.proto, jaxlib/py_host_callback.proto, jaxlib/pytree.proto
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_filesjaxlib/gpu/triton.proto, jaxlib/mosaic/gpu/mosaic_gpu.proto, jaxlib/py_host_callback.proto, jaxlib/pytree.proto
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

36 100зірок GitHub
99контриб'юторів
7 922комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
5бас-фактор
1 698відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code -9); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 3 716 ⇿
0Зірки
3 716Форки
24Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

2 5002 7503 0003 2503 5003 7503 716102024-122025-102026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0

Кожна точка охоплює 2 днів.

Усі залежності 157

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 157 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIabsl-py—непряма
PyPIabsl-py2.5.0непряма
PyPIauditwheel—непряма
PyPIauditwheel6.7.0непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIbuild1.5.0непряма
PyPIcloudpickle—непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcmake—непряма
PyPIcolorama—непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIetils—непряма
PyPIetils1.14.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIfilelock—непряма
PyPIfilelock3.32.0непряма
PyPIflatbuffers—непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIflax—непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfsspec2026.6.0непряма
PyPIhypothesis—непряма
PyPIhypothesis6.163.0непряма
PyPIimportlib-metadata—непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython—непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjax-cuda12-pjrt—непряма
PyPIjax-cuda12-pjrt0.11.0непряма
PyPIjax-cuda12-plugin—непряма
PyPIjax-cuda12-plugin0.11.0непряма
PyPIjax-cuda13-pjrt—непряма
PyPIjax-cuda13-pjrt0.11.0непряма
PyPIjax-cuda13-plugin—непряма
PyPIjax-cuda13-plugin0.11.0непряма
PyPIjaxlib—непряма
PyPIjaxlib0.11.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlibtpu—непряма
PyPIlibtpu0.0.44.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIml-dtypes—непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImpmath—непряма
PyPImpmath1.4.1непряма
PyPImyst-nb—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpy2.5.1непряма
PyPInumpy-typing-compat20260602.2.5непряма
PyPInvidia-cublas—непряма
PyPInvidia-cublas13.6.0.2непряма
PyPInvidia-cublas-cu12—непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10непряма
PyPInvidia-cuda-cccl13.3.3.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27непряма
PyPInvidia-cuda-crt—непряма
PyPInvidia-cuda-crt13.3.73непряма
PyPInvidia-cuda-cupti—непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.3.75непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu12—непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc—непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc13.3.73непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu12—непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc—непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.3.33непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu12—непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-cuda-runtime—непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.3.29непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu12—непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.24.0.43непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.24.0.43непряма
PyPInvidia-cufft—непряма
PyPInvidia-cufft12.3.0.29непряма
PyPInvidia-cufft-cu12—непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4непряма
PyPInvidia-cusolver—непряма
PyPInvidia-cusolver12.2.6.9непряма
PyPInvidia-cusolver-cu12—непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82непряма
PyPInvidia-cusparse—непряма
PyPInvidia-cusparse12.8.2.51непряма
PyPInvidia-cusparse-cu12—непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65непряма
PyPInvidia-nccl-cu12—непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7непряма
PyPInvidia-nccl-cu13—непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.30.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink—непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu12—непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu12—непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.7.2непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu13—непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.7.2непряма
PyPInvidia-nvvm—непряма
PyPInvidia-nvvm13.3.73непряма
PyPIopt-einsum—непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIoptype0.18.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpooch—непряма
PyPIportpicker—непряма
PyPIportpicker1.6.0непряма
PyPIprotobuf—непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1непряма
PyPIpyelftools0.33непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIrich—непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIscipy-stubs—непряма
PyPIscipy-stubs1.18.0.1непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer—непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-book-theme1.1.1непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-remove-toctrees—непряма
PyPIsphinxcontrib-mermaid—непряма
PyPIsphinxext-rediraffe—непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItensorflow-datasets—непряма
PyPItensorflow-hub—непряма
PyPItensorstore—непряма
PyPItensorstore0.1.84непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPIwheel—непряма
PyPIwheel0.47.0непряма
PyPIxprof—непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 83 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 74 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з jax-ml/jax. Читати поруч →

100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий98huggingface/diffusers🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.Винятковий96keras-team/keras-hubPretrained model hub for Keras 3.Винятковий96google/orbaxOrbax provides common checkpointing and persistence utilities for JAX usersВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика.